放射外科治疗前庭神经鞘瘤患者的耳毒性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05641441

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数据说明

条件：前庭神经鞘瘤、耳毒性。该研究将包括回顾性部分和前瞻性部分。回顾性研究将基于2014年至2021年间在我院接受立体定向放射外科治疗或进行放射学随访的一系列连续前庭神经鞘瘤患者。以下数据将从医院归档系统中检索并随后进行分析：人口统计学信息、患者特征、立体定向放射外科计划详情、临床基线和随访数据、初始及随访期间听力、前庭和味觉功能评估、是否存在其他症状（耳鸣、半面痉挛、三叉神经痛）、放射外科参数以及肿瘤的MRI特征。以下参数将由经验丰富的放射科医生在每例前庭神经鞘瘤患者的MRI图像上进行回顾性测量：肿瘤体积、脑干受压比、肿瘤形状及与内听道底的距离、肿瘤在内听道内的长度，以及耳蜗和前庭的信号强度。

从VSs全肿瘤分割中提取的MRI纹理特征将使用MatLab®进行计算和分析。这些特征包括形状特征、一阶和二阶纹理特征。前瞻性研究部分旨在从接受SRS治疗或从现在起接受保守随访的患者中获取更精确和预定义的随访数据。我们机构的多学科颅底肿瘤委员会将独立于本研究负责治疗决策。这将是一项单中心观察性队列研究，探讨肿瘤形态和SRS对患者内耳、面神经功能及生活质量各自的影响。由于数据收集将前瞻性进行，MRI采集参数将标准化，听力、前庭功能、面神经功能和生活质量的量化也将标准化。此外，研究人员将进

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。